А теперь представим себе, что речь идет об анализе связи по таблице сопряженности (корреляционная таблица) двух признаков, имеющих порядковый уровень измерения. Допустим, что у каждого нашего студента-гуманитария есть оценка не только удовлетворенности учебой, но и удовлетворенности собой. Оба признака имеют порядковый уровень измерения. Для изучения связи между ними используются те же ранговые меры связи. Их значения рассчитываются по тем же формулам, ибо можно всех наших студентов (объекты ранжирования) упорядочить и получить два ранжированных ряда. Первый ¾ по степени убывания (возрастания) удовлетворенности учебой, а второй ¾ по убыванию (возрастанию) удовлетворенности собой. Естественно, у нас будут сплошь связанные ранги. Напомним, что число рангов равно числу объектов, т. е. 1000. Реально никто такое ранжирование не проводит, а просто вычисляются по таблице сопряженности число согласованных пар, число несогласованных и число связанных рангов. Существуют коэффициенты ранговой корреляции для быстрого счета (коэффициент Спирмена), но в век компьютеров они уже утратили свою актуальность.

Мы рассмотрели все коэффициенты, необходимые для первоначального понимания того, что они из себя представляют, и почему их так много. В завершение этого раздела книги несколько слов о том, что все эти коэффициенты являются статистиками, т.е. для них можно построить доверительный интервал. Тот интервал, в котором находится истинное значение коэффициента, т. е. для изучаемой генеральной совокупности. Доверительные интервалы есть для «лямбда» [1, с. 34], «may» [1, с. 36], для коэффициентов ранговой корреляции [9, с. 185—187].

В рамках книги не ставилась цель привести все меры или дать их классификацию, ибо для этого необходимы серьезные знания в области науки под названием теория вероятности и математическая статистика. Более того, мы намеренно не рассматривали меры для изучения связи между признаками, измеренными по «метрическим» шкалам (по всем, по которым уровень измерения выше порядкового). Такая позиция обусловлена сочетанием двух факторов процесса обучения студентов. Во-первых, в эмпирической социологии такого рода шкалы встречаются реже других. Во-вторых, в читаемом студентам курсе «Теория вероятности и математическая статистика» понятие «связь» вводится именно с такого рода мер связи.